Experian发布AI驱动虚拟助手，重塑消费者金融服务体验

益百利（Experian plc）近期推出了最新版本的Experian虚拟助手（EVA），借助人工智能技术推进其从信用报告机构向技术驱动型服务提供商的战略转型。

然而，在监管严格的金融行业中落地AI技术并非易事。益百利掌握着数百万消费者的详细消费数据，如何利用这些数据引导用户做出更明智的金融决策，同时又不侵犯隐私或触碰安全红线，是其面临的核心挑战。

益百利生成式AI产品管理总监余杰（Jack Yu）表示："我们对生成式AI输出内容的管控力度，与处理信用数据一样严格，从一开始就将治理机制内嵌其中。"

EVA 3.0版本的功能已远超帮助用户了解信用评分的范畴。通过连接金融账户和开放银行接口，它能够分析日常消费行为对整体财务状况的影响。用户可以识别重复订阅项目、分析消费模式，并直接执行操作，例如取消服务或协商账单。

EVA现在同样具备任务执行能力。例如，用户可以通过助手发起信用冻结请求，系统还内置了明确的确认步骤作为安全保障。

余杰表示："EVA现在不只是回答问题，还能主动执行操作。"

重新思考应用架构

将AI融入EVA的构想可追溯至2022年底——彼时生成式AI开始进入大众视野。在此之前，益百利依赖基于规则的聊天机器人，功能有限，主要为消费者提供提升信用评分的建议。

早期版本的EVA难以跟上产品功能扩展和用户期望的步伐，而大语言模型的出现为重构这一体验提供了新的契机。

益百利消费者服务部门执行副总裁许黛比（Debbie Hsu）表示："我们将其视为与消费者互动的全新方式。"

目前，该应用在全球拥有8500万消费者用户，由许黛比负责的消费者服务部门与余杰所在的内部创新实验室携手打造，将产品专业知识与工程资源深度融合。许黛比表示："我们实际上是作为一个整体团队运作，将AI专业能力直接嵌入产品之中。"

AI对益百利而言并非新鲜事物。该公司已深耕机器学习领域逾十年，构建了行为分析和交易级洞察系统，广泛应用于加速信贷审批和降低欺诈风险。

余杰表示："许多公司在2022年才开始意识到生成式AI的价值，但对我们而言，那并不是起点。"

内置安全防护机制

从设计之初，整个系统便针对高度监管的环境进行了专项构建，其中数据隐私与准确性被列为核心要素。

在引入生成式AI的同时，益百利制定了一套内部规则，用于规范系统对用户查询的响应方式。该公司不将助手定位为持牌的金融顾问，而是将其定义为金融知识的教育来源。敏感消费者数据不存储于AI模型中，所有交互均通过受控的内部系统进行路由。

许黛比表示："我们明确限制提供金融建议，专注于金融指导。"

将新版EVA推向市场所面临的组织挑战，丝毫不亚于技术层面的难题。获得合规与风险团队的审批，需要经历大量的内部教育和验证工作。

余杰坦言："审批花费的时间比构建系统本身还要长。"

开发团队还需重点优化系统性能，以满足消费者对实时响应的期望，为此实施了响应流式传输和系统路由优化等多项改进措施。余杰表示："延迟是一大核心挑战，用户已习惯于以某种节奏获取答案。"

益百利预见EVA将持续演进，提供更加个性化的指导，例如帮助用户发现削减不必要支出的机会，或协助申请信用卡。该助手还将与更广泛的金融服务整合，包括益百利保险市场平台，以协助监测保险费率和取消订阅等任务。

与此同时，公司也保持着清醒的态度，避免对技术过度迷恋。高管们强调，维护用户信任始终是平台设计的核心原则。益百利高级公关经理迈克尔·特隆卡莱（Michael Troncale）表示："可信赖的数据依然是我们的核心差异化优势。"

在数以千计的金融应用涌入市场的当下，大规模提供个性化金融体验的能力已不再是锦上添花，而是行业的基本门槛。许黛比表示："这正在成为整个行业的标配。"

Q&A

Q1：Experian虚拟助手EVA 3.0有哪些新功能？

A：EVA 3.0不仅能帮助用户了解信用评分，还能通过连接金融账户和开放银行接口，分析日常消费对整体财务的影响。用户可以识别重复订阅、分析消费模式，并直接执行操作，如取消服务或协商账单。此外，EVA还支持用户通过助手发起信用冻结，并内置明确的确认步骤以确保安全。

Q2：Experian是如何保护用户隐私和数据安全的？

A：益百利为EVA制定了一套严格的内部治理规则，敏感消费者数据不存储于AI模型中，所有交互均通过受控的内部系统路由。该助手被定位为金融教育来源，而非持牌金融顾问，明确限制提供具体金融建议。公司表示，对生成式AI输出内容的管控力度与处理信用数据同等严格。

Q3：EVA在开发过程中遇到了哪些主要挑战？

A：开发团队面临技术和组织两方面的挑战。技术层面，系统延迟是核心难题，团队通过响应流式传输和路由优化加以解决；组织层面，获得合规与风险团队的审批耗费了大量时间，甚至超过了构建系统本身所需的时间，需要进行大量内部教育和验证工作。